Gartner發(fā)布推動(dòng)2022年主要數(shù)據(jù)和分析趨勢的三大主題

Gartner發(fā)布數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者在企業(yè)中利用2022年主要數(shù)據(jù)和分析趨勢時(shí)應(yīng)擁抱的三大主題，分別是：激發(fā)企業(yè)活力和多樣性、增強(qiáng)人員能力和決策，以及信任的制度化。

Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam表示：“今年的主要數(shù)據(jù)和分析趨勢涵蓋了將幫助企業(yè)機(jī)構(gòu)預(yù)測變化并將不確定因素轉(zhuǎn)化為機(jī)遇的業(yè)務(wù)、市場和技術(shù)動(dòng)態(tài)，這兩項(xiàng)舉措都屬于數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者的職責(zé)范圍。

Gartner已發(fā)布2022年十二大數(shù)據(jù)和分析趨勢，這些趨勢涵蓋以下三個(gè)核心主題。

激發(fā)企業(yè)活力與多樣性

AI工程等自適應(yīng)人工智能（AI）的興起在應(yīng)對全球市場波動(dòng)的同時(shí)，還推動(dòng)了增長和創(chuàng)新。AI數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新、基于主動(dòng)元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化方法以及數(shù)據(jù)共享能力（均建立在數(shù)據(jù)編織的基礎(chǔ)上）充分釋放了數(shù)據(jù)和分析的全部價(jià)值。

例如“始終數(shù)據(jù)共享”趨勢加強(qiáng)了數(shù)據(jù)共享作為一項(xiàng)面向業(yè)務(wù)的關(guān)鍵績效指標(biāo)的作用：表明企業(yè)機(jī)構(gòu)為了創(chuàng)造公共價(jià)值，正在與利益相關(guān)方進(jìn)行有效的互動(dòng)并讓更多人能夠獲得正確的數(shù)據(jù)。新冠疫情和其他近期的大規(guī)模全球事件令企業(yè)機(jī)構(gòu)迫切地想要通過共享數(shù)據(jù)來加快獨(dú)立和相互關(guān)聯(lián)的公共和商業(yè)數(shù)字業(yè)務(wù)價(jià)值。

Gartner預(yù)測，到2026年，大多數(shù)外部中間商將被應(yīng)用于內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的自動(dòng)化信任度指標(biāo)取代，這將使數(shù)據(jù)共享風(fēng)險(xiǎn)降低一半。

該類別中的2022年趨勢包括：自適應(yīng)AI系統(tǒng)、以數(shù)據(jù)為中心的AI、元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)編織和始終數(shù)據(jù)共享。

增強(qiáng)人員能力和決策

為了提供與決策者相關(guān)的洞察，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須提供語境豐富、使用業(yè)務(wù)模塊組件創(chuàng)建的分析。這包括將數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為優(yōu)先事項(xiàng)以及制定應(yīng)對數(shù)據(jù)和分析人才稀缺問題的策略。

從現(xiàn)在起到2025年，大多數(shù)首席數(shù)據(jù)官（CDO）將無法培養(yǎng)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的既定業(yè)務(wù)目標(biāo)所必需的員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)。Gartner的研究顯示，在數(shù)據(jù)和分析中考慮人員因素的企業(yè)機(jī)構(gòu)比只考慮技術(shù)的企業(yè)機(jī)構(gòu)更加成功。這種以人為本的理念能夠推動(dòng)更大范圍的數(shù)字化學(xué)習(xí)，而不僅僅是提供核心技術(shù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)集和工具。

該類別中的2022年趨勢包括：語境豐富的分析、業(yè)務(wù)模塊組裝式數(shù)據(jù)和分析、以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析以及人員技能和素養(yǎng)的不足。

信任的制度化

只有通過管理AI風(fēng)險(xiǎn)并實(shí)施跨分布式系統(tǒng)、邊緣環(huán)境和新興生態(tài)系統(tǒng)的互聯(lián)治理，才能大規(guī)模地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析的價(jià)值。

雖然AI正在變得日益普遍，但大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)仍因無法解釋或說明其模型的用途而失去人員對其的信任和透明度。企業(yè)機(jī)構(gòu)不但無法管理快速發(fā)展的AI創(chuàng)新所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，而且常常在安全性等模型治理方面敷衍了事，導(dǎo)致出錯(cuò)的AI模型產(chǎn)生更加嚴(yán)重的負(fù)面后果，例如業(yè)務(wù)決策出錯(cuò)，甚至是生死攸關(guān)的決策出錯(cuò)。

隨著全球AI法規(guī)的激增，企業(yè)機(jī)構(gòu)必須按照這些法規(guī)的要求采取可審計(jì)的做法來確保信任、透明度和保護(hù)消費(fèi)者的權(quán)益。Gartner預(yù)測，到2026年，開發(fā)出可信賴的目標(biāo)導(dǎo)向型AI的企業(yè)機(jī)構(gòu)將實(shí)現(xiàn)75%以上的AI創(chuàng)新成功率，而未能做到這一點(diǎn)的企業(yè)機(jī)構(gòu)只有40%的成功率。

該類別中的2022年趨勢包括：互聯(lián)治理、AI風(fēng)險(xiǎn)管理、廠商和地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)、向邊緣的擴(kuò)展。